日本企業の生成AI導入率は57.7%に達しました。しかし「成果が期待を大きく上回った」と回答する企業は約10%にとどまります（NRI 2025年IT活用実態調査）。導入はゴールではなく、出発点です。Cubastionは、PoCを越えて現場で稼働する生成AIを設計・実装・運用する、エンタープライズAIサービスを提供しています。
生成AIは「やるかどうか」の議論を終え、「どう成果に変えるか」の段階に入りました。しかし多くの日本企業で、PoCは成功しても本番稼働に至らず、稼働しても現場で使われない。この断絶こそが、AI時代の経営課題です。Cubastionは、構造的に何が起きているかを明確にすることから、AIプロジェクトの再設計を始めます。
「生成AI」は単一の技術ではありません。用途ごとに、必要なアーキテクチャ・データ設計・運用設計はまったく異なります。Cubastionは、エンタープライズ現場で実証された4つの提供領域を軸に、貴社の業務課題に最適なAIアプローチを設計します。
技術サポート・カスタマーサービス・社内ヘルプデスクの問い合わせ対応を、24時間稼働するAIアシスタントが担う領域です。コールセンター依存からの脱却と、応対品質の均質化を同時に実現します。
社内に散在する技術文書・クレーム履歴・サービス記録・規程類を横断する、文脈理解型の検索基盤です。キーワード一致を超えた意味的類似度検索で、ベテランの経験知をAIから取り出せる形に変えます。
技術マニュアル、サービスレポート、部品仕様書、契約書——大量の非構造化ドキュメントを、AIが構造化・分類・多言語化し、必要な人に必要な形で届けるサービスです。出版・更新の人的工数を構造的に削減します。
製造ラインの品質ばらつき、車両の故障予兆、サービス需要の変動——時系列データと履歴データから「次に起きること」を予測し、事後対応から予防対応への移行を支援する機械学習サービスです。
「PoCの成功」と「本番運用の成功」は別物です。多くのAIプロジェクトは、本番化を見据えていない設計のまま実証実験に入り、結果として技術的負債と現場の不信感を残します。Cubastionは、最初の発見フェーズから本番展開後のAMSまで、生成AIを業務資産として定着させるための4段階モデルを採用しています。
業務課題・データ資産・既存システムの状態を構造的に整理。AIで解くべき問題と、AIで解くべきでない問題を切り分けます。
本番展開を最初から見据えた設計でPoCを構築。成功基準は「動いた」ではなく「業務指標で測れる効果」に置きます。
セキュリティ・統合・スケールを担保した本番システムへ。並行稼働・段階的ロールアウトで業務中断を回避します。
SLAベースの24時間運用、モデル精度の継続監視、再学習・ドリフト検知。AIを「導入物」から「業務資産」へ。
大手SIは「AI導入」を売ります。Cubastionは「AI成果」を納めます。違いは、自動車業界エンタープライズ環境で実際に本番稼働している生成AIを設計・実装・運用してきた経験値にあります。
三菱ふそうのTIC Chatbotは、24時間バイリンガル対応のAI技術サポートとして実稼働中です。10,000件以上の整備士からの問い合わせを処理し、解決時間を120分から1分未満に短縮しました。汎用チャットボットでは到達できない、ドメイン特化AIの設計実績があります。
オンサイトとオフショアの最適な組み合わせにより、品質を保ちながら大手SI比30〜40%のコスト削減を実現します。2006年の創業以来、400件以上のプロジェクトをすべて納期内に完遂してきた、確実な納品のトラックレコードがあります。
日本の商習慣と意思決定文化に精通した専任チームが、横浜オフィスを中心に対応します。グローバルな技術力と、日本企業の調達・稟議プロセスへの深い理解を組み合わせた、きめ細かなサポート体制です。
Cubastionの生成AIサービスは、自動車業界グローバルOEMの本番環境で稼働しています。以下は、AIが業務指標として測れる成果を生み出している、代表的なプロジェクトです。
整備士の技術問い合わせがコールセンターに集中し、解決まで平均120分を要していたMFTBCの技術情報センター（TIC）。Cubastionは、Azure AI Servicesベースの24時間バイリンガルAIアシスタントを設計・実装。テキスト・音声・マルチモーダル入力に対応し、整備現場で即座に技術回答を提供する本番システムを構築しました。
車種・部品コード・地域ごとに分散していた技術クレーム情報を、エンジニアが横断検索できないことがクレーム調査の最大のボトルネックでした。Cubastionは、Azure AI SearchとAzure OpenAIを組み合わせたRAGアーキテクチャを構築。表現の違いを吸収するセマンティック類似度検索と、出典トレースを組み込み、エンジニアの調査工数を構造的に削減しました。
生成AIの本番稼働には、モデル単体ではなく、検索・データ・運用・セキュリティを統合した技術スタックが必要です。Cubastionは、Microsoft Azureを中核に据えた一貫した技術スタックで、設計から運用までを自社チームで完結させます。
自動車整備・技術サポート向けのAIチャットボット。24時間バイリンガル稼働、解決時間120分→1分未満。
RAG×GenAIによるエンジニアリングナレッジ検索基盤。クレーム調査・技術データ活用を再定義。
AI搭載コンテンツ管理プラットフォーム。技術文書・部品情報のライフサイクルを自動化。
現在検討中のAIプロジェクト、または稼働させたが期待通りに動いていない既存AIについて、Cubastionが30分の無料診断で評価します。データ資産・ユースケース優先度・本番化リスクを構造的に整理し、次の一歩を具体的にご提案します。
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